Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs) provide strong eventual consistency without coordination, but classical approaches assume benign participants. In Byzantine settings, convergence is typically enforced through agreement on update validity, often relying on identity-based filtering. However, such approaches struggle in post-compromise scenarios, where a previously correct participant becomes malicious: retroactive exclusion of its updates may break causal dependencies and invalidate subsequent computations. In this paper, we decouple identity-based trust from content-based trust and introduce a fine-grained trust model that combines both dimensions. Building on deterministic reconstruction, our approach allows replicas to preserve previously accepted updates while enabling selective inclusion or exclusion based on both the originating identity (e.g., public keys) and the semantics of individual updates. Trust decisions can incorporate application-level policies, enabling precise control over the impact of each update on the system state. Our approach preserves causal consistency and enables robust and flexible handling of both Byzantine and faulty behavior in decentralized CRDT systems.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
6+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
5+阅读 · 9月7日
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
11+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
11+阅读 · 9月1日
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员